Daniele Tedesco de Apliqo explica cómo Apliqo fuerza laboral Attrition Model utiliza IBM Planning Analytics y Python (aprovechando TM1Py) para predecir la rotación de personal y ofrecer una mayor precisión de FP&A para guiar la toma de decisiones ejecutivas.
La rotación de personal presenta un desafío constante para todas las organizaciones. Con cada cambio en su equipo, se reduce la continuidad, aumentan los costos de capacitación y una posible ralentización en el progreso operativo. Dada la naturaleza continua e inevitable de la deserción de los empleados y sus impactos, gestionar y minimizar las consecuencias negativas de la manera más eficaz posible puede conducir a una mejor cultura de la empresa y al bienestar del personal, además de ayudar a los resultados finales.
Las estimaciones precisas de las tasas de deserción del personal constituyen una de las entradas clave para realizar previsiones financieras precisas, lo que afecta los costos salariales directos y los gastos generales indirectos que dependen de la cantidad de personal. Si bien los costos salariales directos pueden ser simples de identificar y analizar, encontrar e incorporar costos indirectos en Forecasting y Planeación puede ser más difícil. Por ejemplo, incluso si la alta deserción del personal parece reducir o no tener ningún efecto en los costos salariales, los costos indirectos, como publicidad, capacitación, incorporación, cumplimiento y recursos humanos, pueden aumentar significativamente. Además, crear el vínculo adecuado entre la dotación de personal y la variabilidad de los costos indirectos puede agregar más complejidad.
Aportar una mayor transparencia al verdadero costo de la deserción del personal puede mostrar a los gerentes los beneficios de un entorno de trabajo que aliente a los empleados a permanecer en la empresa. Por ejemplo, las iniciativas basadas en incentivos para retener al personal se pueden medir y comparar con precisión con los costos de deserción que están diseñadas para reducir. Con un análisis claro, el gasto de los beneficios del personal que es agradable tener puede medirse frente al impacto que tienen en la reducción de los costos de deserción.
En Apliqo, hemos desarrollado un modelo de software diseñado para predecir y pronosticar las tasas de rotación de empleados y analizar los costos de la fuerza laboral asociados. Nuestro modelo ayuda a revelar el impacto financiero de los escenarios basados en diferentes tasas de deserción y utiliza IA para ayudar a pronosticar qué empleados tienen más probabilidades de irse.
El modelo de desgaste de la fuerza laboral de Apliqo utiliza algoritmos de IA para analizar factores, incluidos datos demográficos de los empleados, métricas de satisfacción laboral, indicadores de rendimiento y más. El modelo combina estos datos con fuentes externas, como estadísticas del mercado laboral, para generar un análisis de deserción de empleados que destaca los desafíos y riesgos financieros futuros.
Con la información generada por la IA, los ejecutivos pueden identificar áreas de preocupación y tomar medidas proactivas para mejorar la retención y mitigar los riesgos. Subyacente a las predicciones de deserción de empleados, el modelo proporciona pronósticos de costos detallados y sofisticados, que se pueden incorporar a FP&A. Equipados con esta información, los ejecutivos pueden tomar decisiones mejor informadas con respecto a la asignación de Recursos, la elaboración de cotizaciones y la planeación estratégica. Del mismo modo, con la AI ayudando a predecir las futuras tasas de deserción y su impacto, el equipo de RRHH y otras partes interesadas pueden planear nuevas formas de optimizar la gestión de talentos, mejorar la retención de los empleados y hacer una contribución directa al éxito empresarial.
Nuestra solución es un gran ejemplo de cómo los algoritmos de AI pueden ayudar a revelar patrones y correlaciones ocultos dentro de vastos conjuntos de datos. Utilizamos IBM Planning Analytics con TM1Py (Python) para proporcionar las capacidades de IA para el modelo Apliqo, ajustadas y configuradas para resolver los desafíos de la rotación de empleados. Nuestro modelo está diseñado para mejorar con el tiempo, ya que los nuevos datos se pueden comparar con los resultados del mundo real, proporcionando una solución personalizada para cada organización para ayudar a gestionar y reducir la deserción de la fuerza laboral en todos sus componentes de costos, cultura y bienestar de los empleados.
Fuimos socios de IBM en este proyecto desde el primer día. Uno de los grandes beneficios de trabajar con IBM es la rapidez con la que podríamos empezar. Gracias a la flexibilidad de IBM Planning Analytics y TM1Py, pudimos desarrollar la primera versión de nuestro modelo en solo un par de días. Dentro de la plataforma, los asistentes de AI vienen preentrenados y dirigidos a dominios empresariales, como RRHH, lo que ayuda a reducir el tiempo de creación de valor.
Con sede en Zúrich, Suiza, y con oficinas en Australia, Bélgica, China, Francia, Alemania, Hong Kong, India, Polonia, Taiwán, Reino Unido y Estados Unidos, Apliqo (enlace externo a ibm.com) desarrolla soluciones de planificación y análisis financiero (FP&A). Apliqo trabaja con clientes de todos los sectores y tamaños, utilizando la Automatización, tecnologías OLAP y soluciones de IBM para acelerar y transformar las funciones de planificación, análisis e informes empresariales.
Acerca del autor
Como director ejecutivo (CEO) de Apliqo, Daniele Tedesco lidera un equipo dedicado a transformar el rendimiento a través de soluciones innovadoras de planeación y análisis empresarial. Con más de 20 años de experiencia, Daniele aporta su experiencia en gestión financiera, estrategia corporativa, fusiones y adquisiciones y TI. Es IBM Champion (2021-2023) y publicó sobre temas como la gestión basada en el valor y la planeación financiera avanzada. Su misión es mejorar la transparencia y el valor en la planeación empresarial de empresas de todos los sectores.
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Los ejemplos de los clientes se presentan como ilustraciones de cómo esos clientes han utilizado los productos de IBM y los resultados que pueden haber logrado. El rendimiento real, el costo, los ahorros u otros resultados en otros entornos operativos pueden variar.